生物醫學訊號-從時頻域分析來觀看生理訊號

MS.VS01-18

在人的身體裡，也有著許許多多潛藏訊號，這些潛藏訊號與體內的生理器官有著密切的關係，而這些潛藏訊號又名為生理訊號，是生物體內各個器官運作之時所產生的生理現象。藉由周邊硬體設備量測生理訊號，透過MSE進行訊號分析，進而推估生物體當下的生理狀況與人體複雜度分析。

　　 而MSE是Multiscale Entropy（多尺度熵）之縮寫，是分析時間序列內涵訊息之複雜性的一種數學方法，藉由計算系統在不同的時間─空間尺度下之熵值，提供檢驗訊號複雜度的一個量化標準。而複雜度越高，訊號的自我相似度越高。此法常用於生理訊號與病理學方面之研究。常應用於，腦電圖(EEG)，心電圖(ECG)，肌電圖(EMG)。

　　 此訊號分析演算法是由美國哈佛醫學院彭仲康教授所發展的，主要是針對人體的生理數據進行分析，經過分析系統解讀後成為指標性的生理訊號，經過訊號分析處理之後讓臨床醫師作為參考數據，而此次研討會將更加深入探討各種生理訊號的分析技巧之研究說明，並實際應用Vigual Signal操作讓學員了解訊號分析方法。

老鼠-ECG